ETH Strategy: сравнение двух ИИ-аудитов от ИИ
Я решил сравнить два ИИ-аудита одного и того же DeFi-проекта.Результаты оказались неожиданно разными: один ИИ нашёл серьёзные риски, другой почти не заметил проблем.Более того, одна из моделей даже ошиблась в базовой проверке.В этой статье покажу, где именно ИИ допустили неточности и что удалось проверить вручную.Для анализа использовал два инструмента: Parallel AI и AskSurf.ПроектETH Strategy — DeFi-протокол казначейства на Ethereum, который даёт экспозицию с кредитным плечом на ETH без рисков ликвидации. Идея — DeFi-аналог MicroStrategy (MSTR).
Разница между параллельными и распределёнными вычислениями
Параллельные и распределённые вычисления часто ставят рядом, но это далеко не одно и то же. В новом переводе от команды Spring АйО разберем, как устроены обе модели, чем отличаются их архитектура, способы обмена данными, масштабируемость и отказоустойчивость. Статья подойдет тем, кто хочет понять, когда достаточно ресурсов одной машины, а когда без сети из нескольких узлов уже не обойтись.Введение
AI-продакт и результат: как рождаются продукты, которые приносят деньги
В цифровых продуктах «сделать фичу» давно не равно «создать ценность»: она появляется, когда решение меняет процесс и дает измеримый результат. В AI-продуктах это особенно важно: ценность определяет не интерфейс и не сама модель, а способность системы стабильно и безопасно закрывать задачу с предсказуемой экономикой.С AI-агентами это видно лучше всего: эффект возникает не при запуске функции, а когда агент встраивается в реальную работу, убирает ручные шаги, меняет роли и дает измеримые улучшения — в выручке, скорости, издержках или качестве.
Архитектурный монстр Франкенштейна, без которого работа архитектора невозможна
ВведениеМеня зовут Руслан Махмудов, я — архитектор решений в Альфа-банке. Хочу рассказать, как мы в Альфа-Банке решали наши архитектурные проблемы, в результате чего создали своего монстра Франкенштейна (в хорошем смысле) — систему RSM, без которой в настоящий момент работа всего архитектурного подразделения фактически невозможна.Как мы работаемДля начала необходимо вкратце рассказать о том, как у нас в банке вообще происходит разработка архитектурных решений, чтобы вы смогли понять, почему нам пришлось создать свой собственный инструмент для наших задач и процессов.Сначала абстракция
Облака в 2026: почему ритейлеры возвращаются на землю и как не прогадать с выбором
Мираж бесконечного масштабирования. Разбираемся, где заканчивается маркетинг и начинается физика трафика.
ИИ будет писать код. Но кто возьмёт ответственность за жизнь программного обеспечения?
ИИ уже способен создавать программное обеспечение с беспрецедентной скоростью. Но настоящая проблема ближайших десятилетий будет заключаться не в написании кода — а в ответственности за цифровые системы, которые мы запускаем в мир.Впервые в истории человечество может генерировать программное обеспечение быстрее, чем способно понимать создаваемые системы.На протяжении многих лет индустрию программного обеспечения волновал один вопрос:Кто будет писать код?
Магия ИИ-банкинга 5.0 и её разоблачение
Никто не просыпается утром с мыслью: «Скорее бы открыть банковское приложение!» Серьёзно, люди не испытывает такого трепета перед мобильным приложением банка на смартфоне, разве что по вынужденной необходимости заглянуть проверить зарплату. И знаете что? Это нормально. Банк — это не Онлайн-кинотеатр и не Telegram. Но есть одна вещь, которую хочет каждый: чтобы банк помогал жить так, как ты хочешь. Не мешал, не заставлял заполнять анкету в пятый раз, а просто — помогал!
Корпоративная память как инфраструктура: как мы построили RAG-систему внутри ИТ-компании с промышленной экспертизой
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Омаров, я ведущий инженер учебного центра по продуктам в компании «Цифра». Вместе с моим коллегой, Фёдором Арефьевым, мы решили поделиться своим опытом создания корпоративного агента, который в разы ускоряет поиск по базам знаний компании.Так уж получилось, что на предприятиях знания никогда не живут в одном месте. Так и у нас: что-то лежит в официальной документации, что-то в Confluence, что-то в переписках, тикетах технической поддержки.
Российский интеллектуальный силовой модуль для судовых преобразователей частоты. Часть 2
Список сокращений:АВН – активный выпрямитель напряжения;АД – асинхронный двигатель;АИН – автономный инвертор напряжения;ВСМ – высокоинтеллектуальный силовой модуль;ИСМ – интеллектуальный силовой модуль;КСУ – корабельная система управления;МКСУ – микроконтроллерная система управления; ПЛИС – программируемая логическая интегральная схема;ПМУ – пост местного управления;ПО – программное обеспечение;ПЧ – преобразователь частоты;СИС – специализированная интегральная схема;
От картинки к системе разработки проектов. Фундамент под ногами
За последние 1-2 месяца ИИ системы разработки сделали довольно значительный шаг вперед, стали меньше ошибаться, подключили планирование и обратную связь. Задавались ли Вы вопросом почему? Казалось бы, ИИ взял лучшие шаги из разработки ПО, разбил разработку «на промпты» (по агентам) и — прорыв. Вы удивитесь, все это было раньше, и даже сама разработка ПО — это лишь это часть универсальной базы, причем даже сейчас еще не до конца реализованной. Спасибо П.К. Анохину. Начнем с картинки:
